电商平台的数据挖掘与提高用户黏度关系研究

在互联网+、粉丝经济、泡沫经济的大数据时代背景下,"用户至上"理念成为影响电子商务平台蓬勃发展的重要因素,提升用户黏度也成为电商平台运营的核心指标之一。本文深度分析了数据挖掘在电子商务与电商平台中的作用,并就用户黏度的影响因素,通过数据挖掘分析用户购买行为等大量数据,制定精准化营销策略,提高电商平台效益。最后得出:在大数据环境下利用数据挖掘分析电商平台数据对提高用户黏度有极大的作用。     

论电子商务平台个性化推荐的实现

互联网企业飞速发展,如今已慢慢步入大数据的时代,用户在电商平台的选择急剧增加,为了提升用户体验、提高用户留存率和促进用户下单,各大电商平台都推出了各自的个性化推荐系统。个性化推荐算法的基本原理有基于内容的推荐、协同过滤和混合过滤等,由于算法的复杂化和不同电商平台的各自业务特点,不同平台的底层算法也有所不同。本文首先介绍了个性化推荐系统的概念及其发展历程、个性化推荐算法原理及分类,论述了电商平台个性化推荐系统的实际价值与实现。本文还以拼多多、小红书、京东三大电商平台为例,分析其个性化推荐系统的具体实现方式,阐述了个性化推荐系统面临的挑战和未来趋势,最后得出结论。     

大数据时代下电子商务的发展刍议

进入大数据时代以来,借助大数据的分析与预测功能,电子商务迎来更好的发展机会.通过大数据分析,商品推荐出现个性化和精准化商业模式,运营方式的不断创新,帮助电商企业优化汇总优质产品信息,为电商企业提升差异竞争力提供更精细的服务.然而,大数据时代电商企业也面临着掌握大数据、驾驭大数据、优化信用环境、应对数据安全与隐私、优化物流配送等方面的挑战.应该从利用大数据搭建电子商务的信息平台、凭借大数据做好电子商务的精准营销、依靠大数据创新商业模式、注重数据处理工作的安全隐私等4个方面入手,确保电子商务适应大数据时代特点,推动现代电子商务发展.     

电子商务专业数据库系统原理教学案例探析

《数据库系统原理》是高校电子商务专业的必修课程,也是计算机类专业的基础课程,该课程的核心内容是关系数据库。在关系数据库教学过程中,数据库平台往往会选择SQLServer或者ORACLE,也有部分教师会选择ACCESS。作者经过对几个DBMS的对比分析,结合电子商务专业日常教学实践,推荐一款适合本专业数据库教学的数据库管理系统MySQL,结合案例对关系数据库教学进行探析。     

电子商务采纳与跨境电商企业成长——基于760家制造业跨境电商企业的实证研究北大核心CSSCI

电子商务采纳是跨境电商企业成长的重要影响因素。本文利用2016年珠三角760家制造业跨境电商企业的调查数据,运用因子分析法尝试构建电子商务采纳和企业成长指标体系,在此基础上利用多元线性回归方法建立数据模型,探讨电子商务采纳及其强度对制造业跨境电商企业成长的影响和机制,研究发现,电子商务采纳和电子商务采纳强度(初级、中级和高级)对制造业跨境电商企业成长有显著正向影响。基于数据发现,为了进一步促进制造业跨境电商企业成长,制造业企业应尽可能采纳电子商务技术,进一步拓展跨境电商业务;重视自主品牌建设,熟悉掌握电商扶持政策;在企业网站与APP建设方面,尽可能选择第三方建设及运营方式;重视利用"环球资源""速卖通""亚马逊"和"WISH"等电商平台;从初级向中高级发展过程中,制造业跨境电商企业开拓海外市场时必须注重海外仓建设;选择跨境电商平台处理的方式;在国际支付方式方面,应尽可能选择"西联汇款""Paypal"和"国际支付宝Escrow"等方式;在物流服务方式上,选择铁路专线和海外仓,有效促进企业成长。     

移动电商直播用户互动的驱动因素及对用户购买行为的实证研究

2016年可以说是直播元年,其自发展以来迅速与各行业相结合,电子商务平台与直播的结合也加大了电商平台的互动性。本次研究采用问卷调查的方法收集数据,采用结构方程等方法对收集到的数据进行实证研究。本文以电商直播为研究背景,系统的分析了用户互动的关键因素,并运用实用-享乐理论探讨了顾客互动的关键驱动因素—实用需求和享乐需求。并基于研究结论,对移动电商直播平台给出相应的建议。     

基于粒计算和信息融合的电子商务信用评价模型

随着电子商务飞速发展,建立客观、合理、高效的信用评价体系对电子商务的持续健康发展十分重要。同时,随着大量电子商务信用数据涌现,如何对电子商务的大数据进行挖掘和融合也很重要。本文利用信息融合技术和基于粒计算的方法,提出一种基于第三方信用平台的电子商务商家信用评价模型。该模型利用增量时粒结构融合,将各电商平台商家信用信息进行挖掘并融合,对先验信息进行修订,得出更加客观且智能的信用评价模型。     

百分点：电商个性化“导购员”

百分点给自己的定位是电子商务个性化精准营销平台。它独自开发了一套推荐引擎，通过对消费数据的追踪，了解到用户的消费偏好，然后有针对性地进行个性化商品展示和EDM（电子邮件营销），将用户导入目标网站。接下来，百分点通过分析用户在电商网站中的浏览、收藏和购买行为，自动推荐用户可能感兴趣的商品，尽可能地将流量转化为多次购买行为。由于掌握了用户的注册和消费数据，百分点还可根据个人偏好定时推送商品短信或电子邮件，增加用户对目标网站的忠诚度。     

基于大数据分析的电子商务发展策略研究

伴随信息技术与网络技术的迅猛发展,大数据在诸多行业领域得到广泛应用与推广,同时对电子商务发展也产生了极为深远的影响。从大数据下的电子商务入手,凭借大数据分析、预测功能,为电子商务发展创造了良好契机。而电商企业同样面临着掌握大数据、驾驭大数据、数据安全防护等方面的挑战。电商企业应结合电子商务发展实际情况,利用大数据,通过打造电子商务数据信息平台、推动电子商务精准营销、推进商业模式创新、开展数据处理工作、确保数据隐私安全等对策,积极促进大数据时代下电子商务有序健康发展。     

电子商务平台下农产品信用评价指标体系构建

为解决农产品电子商务平台频繁出现的农产品质量安全无保障、用户体验度不高等问题,本文从消费者和第三方农产品电商平台角度出发,对农产品信用评价指标体系进行研究。通过运用AHP层次分析法,确定消费者和第三方交易平台对农产品的评价指标并计算权重,同时由消费者和农产品电商平台对农产品进行打分,利用模糊综合评价理论计算该农产品的评价结果,从而构建一套全面、系统的双重农产品信用评价指标体系。     

K-means算法在电子商务推荐系统中的应用

近年来,大数据的快速发展为电子商务带来了新的机遇,推荐系统便是大数据与电子商务平台结合的典型应用,能够大大提升用户服务质量,增加用户点击率。据此,介绍了经典的推荐系统并以此为基础描述了K-means算法在推荐系统中的应用。     

电子商务环境下隐私关注对用户购买意愿的影响研究

本文通过描述性、相关性和定量等研究方法,利用SPSS软件对来自我国在线用户群体的300多名受访者问卷数据进行推理统计,以达到研究目的。研究结果表明,隐私关注、感知风险和用户购买意愿之间分别存在显著的相关关系,感知风险在隐私关注与购买意愿之间发挥中介作用。最后,本文为电商购物网站平台的大数据推荐服务提供了一些参考建议。     

大学生移动电子商务创业模式实证分析

据统计,2015年有超半数的手机网民曾在移动端购物。移动电商成交额首超PC端,移动端将成为电子商务主要的交易渠道。数据显示,截至2015年底,中国移动购物用户规模达到3.64亿人,同比增长23.8%,预计到2018年中国移动电商用户规模将接近5亿。本文通过分移动电子商务创业的发展及当前创业模式,对我院学生移动电子商务创业案例进行实证浅析,说明了大学生利用移动电子商务创业具有切实可行的实操性。     

跨境电商新税制改革对试点城市的影响分析:以宁波为例

跨境电子商务是一种新型贸易方式和新型业态,但是跨境电商新税制改革"四八新政"实施后,整个行业却面临断崖式下跌。随后,相关监管部门决定暂停该政策设立缓冲期。此次新税制改革对跨境电商相关主体如消费者、跨境电商平台、传统外贸企业等都产生巨大影响。本文以跨境电商试点城市浙江省宁波市为样本区域,进行实地调查,收集一手和二手数据建立SPSS数据库,进行基本描述和回归分析,以明晰跨境电商新税制改革对试点城市宁波的影响,为相关部门提供决策参考。     

电子商务精确经销新锐企业 百分点:电商个性化“导购员”

一群科学家聚在一起创业会有怎样的结果?百分点要用实力证明,他们是改变市场格局的那匹黑马。百分点给自己的定位是电子商务个性化精准营销平台。它独自开发了一套推荐引擎,通过对消费数据的追踪,了解到用户的消费偏好,然后有针对性地进行个性化商品展示和EDM(电子邮件营销),将用户导入目标网站。接下来,百分点通过分析用户在电商网站中的浏览、收藏和购买行为,自动推荐用户可能感兴趣的商品,尽可能地将流量转化为多次购买行为。由于掌握了用户的注     

基于语义分析的用户兴趣演化模型

用户的购物兴趣点具有时效性的特点,即随着时间的推移,产品的更新加快和替代品的出现,用户感兴趣的产品会发生改变。挖掘用户的兴趣并进行有效的产品推荐已经是电商平台研究的重点。本文致力于为电商平台提供一种能够获取用户的兴趣随着时间变化的模型,以自然语言处理为工具,以微博上对产品进行评论的数据为样本。通过词频统计提取样本中的关键词,与事先建立起来的情感词库进行相似度分析,得到用户评论产品时的感情色彩。根据感情色彩来决定是否添加或从原有的模型中淘汰,从而获得兴趣演化模型,为电商平台进行产品推荐提供指导性的建议。最后为了提高模型的精确性,以用户在Web端的动作行为为指令,根据隐式反馈行为的特性,对动作行为赋加权重值,优化兴趣演化模型。     

基于买家评论文本分析的C2C电子商务推荐信任研究北大核心CSSCI

买家在线评论是顾客考核商家信任度的重要依据,对买家评论文本进行分析具有重要意义。为更加准确地分析评论信息内容,挖掘其真实推荐价值,可从评论文本分析着手构建新的信任推荐模型。一方面,针对好、中、差三类评论与所对应评论内容不匹配的现象,构建评论文本中心度因子和评论情感因子,同时综合考虑交易时间、金额等因素,引入反馈机制,建立一种全面客观的推荐模型;另一方面,结合算法编程对模型进行模拟仿真实现,有效挖掘评论的真实推荐价值,提高计算所得信任值对买家决策的参考价值和推荐的可靠性。根据该模型研究结果,为更好地帮助电商提高推荐信任度,帮助买家进行购买决策,对电商和在线平台而言,一定要在保障产品质量的同时,努力提高在线评论信息获取的便捷度和内容的可信度,提高推荐参考价值,确保用户信息与财务安全,增强买家信任感;对买家而言,一定要提高在线评论信息分辨能力,合理挖掘买家在线评论所体现的信息,科学判断电商平台信誉度,并由此形成更为理性的消费,更好地保障自身权益;对监管机构而言,一定要切实发挥监督管理职能,协同电商和消费者营造良好购物环境,确保电子商务健康有序发展。     

基于浏览数据的个性化推荐方法研究

本文首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的提出和基于用户的协同过滤推荐方法;然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于用户浏览数据的协同过滤推荐方法,此推荐方法不但可以在一定程度上避免传统协同过滤方法的弊端,而且能为用户提供更高质量的推荐;最后简单评述了电子商务个性化推荐领域所面临的挑战及需解决的问题。     

农产品电子商务物流理论构建及实证分析

文章构建了一个农产品电子商务物流识别模型,利用维度层因子结构模型和高阶因子结构模型对其进行了实证检验,结果表明该理论模型具有较高的信度和效度。采用模糊综合评价方法,结合来自226家企业数据对农产品电子商务物流发展水平进行了测度。得出三点重要结论,第一,该识别模型是一个描述农产品电子商务物流理论的合理框架结构,包含电子商务应用,信息化管理、物流信息技术和农产品物流功能四个维度层因子;第二,当前农产品电子商务物流发展水平还有较大的空间可以提升,而物流信息技术是提升过程中迫待解决的最关键问题;第三,电子信息技术应该契合农产品电商物流的整个过程,各流程环节需要协调统一才能高效率发挥物流功能。     

农村电子商务发展现状分析

本文主要从六个方面介绍了农村电子商务发展现状:在中央一号文件的指导下,各省各地区纷纷出台促进农村电子商务发展的政策,逐步形成了农村电子商务政策体系;涉农电商平台趋于多元化,各大电商平台纷纷涉足农村电商;互联网在农村越来越普及,但很多农民缺少互联网思维,对农村电商的认识存在偏差;缺少真正爱农村电商、懂农村电商的人才;农村电商法律法规和标准化建设不健全,缺少相对应的服务体系;农村电商物流体系还有待完善。